2.4 實踐：程式設計基礎
2.4.3 使用cmake
2.4.5 使用ide——kdevelop
3.2 實踐：eigen
部分**解釋
3.6 實踐：eigen幾何模組
3.7 視覺化演示
未解決的問題
結尾參考鏈結
主要針對 《視覺slam十四講 從理論到實踐》 前三章 實踐部分 做的個人筆記。
本章主要分為三部分：程式設計基礎，eigen 和 eigen幾何模組 。
其中，eigen幾何模組和視覺化演示這一部分現在並未理解，沒有解決。
見參考鏈結1.
此鏈結給出了詳細的教程，安裝時ubuntu 16.04很順利。
因為剛開始是用的最新版的ultraiso燒錄，出了問題，應該是啟動盤沒做好
按f12時檢測不到啟動盤，然後損壞了顯示卡驅動，無奈重灌windows
重灌後重新用老版本燒錄後，安裝過程沒遇到任何問題
並不確定為什麼啟動盤沒燒錄好
大家燒錄時一定提前多多搜尋，別出類似問題！
同時按下：ctrl + win + d。按下，桌面一片空白；再按一次，桌面恢復原狀。
見參考鏈結2.
但我覺得這個並不是很好用，我習慣右擊資料夾後，選擇在終端開啟.
見參考鏈結3.
另外附乙份linux下cmake簡明教程，以做備用，見參考鏈結4.
kdevelop的安裝和漢化見參考鏈結5.
kdevelop的簡單使用和簡單除錯見參考鏈結6.
斷點除錯這一部分，不是太理解，後續有機會再補充。
右擊啟動器中的kdevelop選擇鎖定到啟動器
eigen安裝見參考鏈結7.
見參考鏈結8.
**少加了using namespace std;
加上該**後，就可以直接寫cout,而不是std::cout.
v_3d << 3, 2, 1
將3，2，1輸入v_3d
cout << result2 << endl;
將result2輸出
eigen::selfadjointeigensolvereigen_solver ( matrix_33.transpose()*matrix_33 );
見參考鏈結9.
使用eigen::eigensolver計算( matrix_33.transpose()*matrix_33 )的特徵值和特徵向量
x = matrix_nn.colpivhouseholderqr().solve(v_nd);
見參考鏈結10.
eigen::colpivhouseholderqr實現qr分解
**注釋見參考鏈結11.
具體**及原理，並沒有理解。
pangolin安裝見參考鏈結12.
講解的很全面，其中的鏈結都可以看看。
具體**及原理，並沒有理解。
ubuntu下分屏
kdevelop使用中文注釋顯示不完整
這是近期最滿意的一篇部落格了，儘管最後兩節還是理解不了。
之後又得學c++了，之前並沒有系統學過。換來換去，有點不適應。該學的總還是得學，跑不了的，早晚的事。
切實體會到《矩陣分析》的重要性，尤其對自己現在的方向。數學學不好，程式設計都看不懂，也編不出來高質量的自己滿意的程式。
最近狀態已經調整好，有空就學點，沒空就複習備考。
考完試後，確定會調雙目相機，結合實踐，應該會成長的快一些。
個人水平有限，有問題歡迎各位大神批評指正！
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kdevelop的簡單使用和簡單除錯
ubuntu 16.04 + eigen3 安裝（解決 fatal error: eigen/core: no such file or directory）
[error]'cout』was not declared in this scope
eigen::eigensolver< _matrixtype > class template reference
eigen::colpivhouseholderqr< _matrixtype > class template reference
eigen 中geometry （幾何模組）
pangolin 安裝及其使用
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